Python高效读取xlsx文件：Openpyxl、xlrd、pandas深度解析与性能比较227

在数据分析和处理领域，Excel文件(.xlsx)是极其常见的格式。Python作为一门强大的编程语言，提供了多种库来读取和操作xlsx文件。本文将深入探讨三种常用的Python库：Openpyxl、xlrd和pandas，比较它们的优缺点，并提供具体的代码示例，帮助读者选择最适合自己需求的库，并高效地处理xlsx数据。

1. Openpyxl：读写xlsx文件的全能选手

Openpyxl是一个用于读写Excel 2010 xlsx/xlsm/xltx/xltm文件的Python库。它功能强大，不仅可以读取数据，还可以创建、修改和保存xlsx文件，支持丰富的Excel特性，例如单元格样式、公式、图表等。然而，对于仅读取数据的任务，Openpyxl的性能可能不如专门用于读取的库。

代码示例：```python
from openpyxl import load_workbook
def read_xlsx_openpyxl(filepath):
"""
使用Openpyxl读取xlsx文件。
Args:
filepath: xlsx文件的路径。
Returns:
一个字典，键为sheet名称，值为一个列表，包含每个sheet的所有行数据。
返回None如果文件不存在或读取失败。
"""
try:
workbook = load_workbook(filepath, read_only=True) # read_only=True 可提升读取速度
data = {}
for sheet_name in :
sheet = workbook[sheet_name]
rows = []
for row in sheet.iter_rows():
row_data = [ for cell in row]
(row_data)
data[sheet_name] = rows
return data
except FileNotFoundError:
print(f"Error: File not found at {filepath}")
return None
except Exception as e:
print(f"Error reading file: {e}")
return None
# 示例用法
filepath = "" # 替换为你的文件路径
data = read_xlsx_openpyxl(filepath)
if data:
for sheet_name, rows in ():
print(f"Sheet: {sheet_name}")
for row in rows:
print(row)
```

2. xlrd：专注读取的效率专家 (仅支持xls文件)

xlrd是一个专门用于读取xls文件的Python库。它轻量级且高效，特别是在处理大型xls文件时，其读取速度比Openpyxl更快。然而，xlrd不支持xlsx文件以及文件的写入操作。如果你的文件是xls格式且只需要读取数据，那么xlrd是不错的选择。

代码示例 (需安装xlrd库):```python
import xlrd
def read_xls_xlrd(filepath):
"""
使用xlrd读取xls文件。
Args:
filepath: xls文件的路径。
Returns:
一个列表，包含每个sheet的所有行数据。
返回None如果文件不存在或读取失败。
"""
try:
workbook = xlrd.open_workbook(filepath)
data = []
for sheet in ():
for row_index in range():
row_data = sheet.row_values(row_index)
(row_data)
return data
except FileNotFoundError:
print(f"Error: File not found at {filepath}")
return None
except Exception as e:
print(f"Error reading file: {e}")
return None
# 示例用法 (需替换为你的xls文件路径)
filepath = ""
data = read_xls_xlrd(filepath)
if data:
for row in data:
print(row)
```

3. pandas：数据分析利器，轻松读取并处理数据

pandas是Python数据分析的基石库。它提供了强大的DataFrame数据结构，可以方便地读取、处理和分析各种数据，包括xlsx文件。pandas使用`read_excel()`函数可以轻松读取xlsx文件，并将其转换为DataFrame，方便后续的数据处理和分析操作。虽然它可能不如xlrd在读取速度方面具有绝对优势，但它在数据处理和分析方面的强大功能弥补了这一点。

代码示例：```python
import pandas as pd
def read_xlsx_pandas(filepath):
"""
使用pandas读取xlsx文件。
Args:
filepath: xlsx文件的路径。
Returns:
一个pandas DataFrame对象，包含xlsx文件的数据。
返回None如果文件不存在或读取失败。
"""
try:
df = pd.read_excel(filepath)
return df
except FileNotFoundError:
print(f"Error: File not found at {filepath}")
return None
except Exception as e:
print(f"Error reading file: {e}")
return None
# 示例用法
filepath = ""
df = read_xlsx_pandas(filepath)
if df is not None:
print(()) # 打印前五行数据
print(()) # 打印数据描述统计
```

4. 性能比较与选择建议

对于大型xlsx文件，pandas和Openpyxl (使用`read_only=True`)的性能相对较好。xlrd 仅支持xls文件，且读取速度在面对大型文件时可能不如前两者。选择哪个库取决于你的具体需求：
仅读取xls文件，追求速度： xlrd
读取xlsx文件，需要修改或创建文件： Openpyxl
读取xlsx文件，并进行数据分析和处理： pandas

记住在使用前安装相应的库：pip install openpyxl xlrd pandas

本文提供了三种Python库读取xlsx文件的详细方法和性能比较，希望能够帮助读者根据实际情况选择最合适的库，高效地完成数据读取和处理任务。

2025-05-17

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